アリババグループ傘下のアリババクラウドはこのほど、自動運転モデルの学習・推論加速フレームワーク「PAI-TurboX」を発表した。

PAI-TurboXはセンシングや計画・制御、さらに世界モデルの訓練効率を向上させられる。複数の自動運転モデルの訓練時間を5割程度短縮することが可能で、すでに複数の自動車メーカーが採用している。

PAI-TurboXの実測結果は以下の通り。

・自動運転向け3D物体検知モデル「BEVFusion」のトレーニングでは、訓練時間が58.5％短縮。
・自動運転向け高精度地図生成モデル「MapTR」のトレーニングでは、訓練時間が53％短縮。
・エンド・ツー・エンド型の自動運転モデル「SparseDrive」のトレーニングでは、センサーモジュールの訓練時間が51.5％、統合訓練の所用時間が48.5％短縮できた。

「中国の自動運転競争、2026年に決着」ーートヨタ出資のモメンタCEOが見据える「E2E技術」の未来

（36Kr Japan編集部）